我们正处在一个由电动化、智能化、网联化驱动的汽车工业新纪元。市场竞争空前激烈，消费者对安全、性能、能耗和个性化体验的要求达到了前所未有的高度，传统研发体系正面临前所未有的挑战：
- 设计复杂性激增：新车型迭代周期被极限压缩，复杂的车身结构、电池包布局，使得传统研发流程不堪重负，难以应对快速变化的市场需求。
- 仿真需求爆炸式增长： 从结构强度到空气动力学，每个细节都需大量验证。传统 CAE 分析周期长、成本高，成为制约研发效率的核心瓶颈。
- 创新与效率的矛盾： 烦琐的 CAD 建模和漫长的 CAE 仿真过程，在保证质量的同时，严重束缚了设计团队的创造力和产品迭代速度。
针对汽车行业传统研发面临的各类痛点，云境智仿联合湖南大学整车先进设计制造技术全国重点实验室，共同推出这套 端到端 AI 智能设计仿真一体化解决方案。
二、解决方案概述
本平台并行搭建 AI‑CAD 智能建模、AI‑CAE 极速仿真两大核心引擎，以轻量化集成平台作为统一载体，配套物理约束深度神经网络、多目标优化工具链，完整覆盖从意图设计、几何生成、快速性能预测到结构优化的全研发流程。
- AI‑CAE 快速仿真引擎：自研 CNN‑DeepONet、RUGNN、ST‑GNN、DeepORAN 多类深度算子网络，无需网格划分，直接读取 STL、点云模型完成静力学、动力学、冲压、碰撞、毁伤场景秒级性能预测；
- AI‑CAD 智能建模引擎：基于 LLM 搭建嵌入式 CAD 智能体，支持自然语言交互建模、老旧模型自动参数化、工装夹具生成式设计，实现设计流程自动化、经验可沉淀；
- 端到端集成协同平台：打通建模与仿真数据通道，AI 仿真结果实时反向驱动几何参数迭代，形成 “设计‑仿真‑优化” 闭环；
- 配套工程工具集：包含复合材料参数反求、DOE 采样、多目标轻量化优化、模型训练一站式工具，适配电池包、车身、底盘零部件全场景研发。
三、核心能力
3.1 AI-CAE 快速仿真
（1）无需划分网格，几何模型即可快速预测
搭建几何驱动深度算子网络，无需预定义参数、无需划分网格，直接导入点云、自由曲面模型完成性能评估，覆盖引擎盖抗凹、方向盘多载荷校核等静态工况；传统6分钟仿真任务，AI预测仅需6秒，模型决定系数R²＞0.9，仿真结果高度贴合有限元标准解。
（2）灵活应对工况变化，无需重新建模与网格划分
我们的AI模型不仅能处理几何变化，还能智能应对加载位置、载荷大小等边界条件的动态变化，无需烦琐的重新建模与网格划分，极大地增强了仿真的灵活性和工程实用性。、
（3）自研创新算法，适配各类汽车仿真场景
按照汽车研发中的各类仿真场景的工况特性，综合运用深度神经网络、图神经网络等技术，自研CNN-DeepONet、DeepORAN等创新算法，满足不同场景的快速仿真需求，以下为部分案例：
- 发罩抗凹性、方向盘结构仿真（CNN-DeepONet ）
底盘支架、引擎盖等覆盖件、结构件刚度 / 抗凹校核，无需划分网格，直接导入三维模型、点云即可计算，单工况仅 6 秒出全场应力位移结果，精度对标传统有限元。 - 整车碰撞、行人保护仿真（DeepORAN）
针对撞击、高速变形场景自研深度算子神经网络，单次计算 10 秒内完成，相比传统仿真效率提升 60~100 倍，精准预测车身变形、能量吸收、冲击应力。 - 钣金冲压成型仿真（RUGNN）
适配车门、机舱盖等冲压零部件，完整捕捉拉伸、变薄、回弹大变形过程，提前预判成型缺陷，减少模具反复调试成本。 - 局部撞击、结构毁伤仿真（ST-GNN）
面向车门侵彻、零部件冲击破坏等强非线性工况，同步融合几何、载荷、时间时序计算，依托物理约束训练，仅依靠企业存量历史算例即可完成模型部署。 - 碳纤维复合材料仿真配套（自研复材参数反求链路）
对接 LS-DYNA 损伤模型，自动匹配碳纤维铺层角度、厚度、材料本构参数，支撑复材车身 B 柱、轻量化壳体多工况强度校核。
以上自研算法在各类仿真场景落地后，仿真速度普遍提升 60~100 倍，预测误差均低于 10%，且仅依靠企业存量仿真数据即可完成模型搭建，兼顾计算速度、工程精度与落地成本。
3.2 AI-CAD 智能设计能力
（1）自然语言交互智能设计Agent
基于大型语言模型（LLM），打造CAD嵌入式智能体，工程师仅需文字描述设计意图即可自动完成特征创建、尺寸约束、装配搭建，摆脱繁杂软件指令；同步记录操作流程，一键生成可复用的自动化脚本，实现团队设计知识数字化留存。
（2）老旧模型逆向参数化重构
针对无参、破损历史三维模型，AI自动识别完整特征树，批量重建可编辑参数化模型，省去人工重新建模，盘活企业多年积累几何资产。
（3）汽车工装夹具生成式算法
面向焊接夹具专属场景，AI自动识别夹持点位、解析约束条件、完成参数自适应调参，工程验证调参准确率超95%，全流程自动化输出夹具完整结构，大幅缩短工装开发周期。
3.3 端到端智能设计平台
深度融合AI-CAD与AI-CAE的综合解决方案，打通设计与仿真链路，用户无需在多款软件间切换、反复导入导出模型，在流畅连贯的工作流程下实现智能设计与快速仿真。
例如：设计师完成三维建模后，可直接发起各类 AI 仿真计算，系统输出应力、刚度、碰撞、轻量化等性能数据后，自动定位结构薄弱区域，反向给出尺寸、厚度、铺层等参数优化建议，一键同步修改三维模型，真正实现 设计-仿真-优化 自动闭环。
该方案已经在动力电池包、车身B柱、底盘耐久支架等零部件设计场景下取得良好的落地应用。
四、标杆落地应用案例
案例1 基于AI模型的耐久支架性能预测
项目挑战
传统有限元单次仿真小时级，多参数迭代周期长，难以快速平衡结构强度与轻量化指标。
落地应用成效
依托FAS-DeepONet增强深度算子网络完成建模仿真一体化落地，仿真效率提升360倍，小时级计算压缩至秒级；AI预测精度R²＞0.99，自动完成多参数寻优，同步兼顾力学性能与减重需求，大幅缩减零部件迭代周期。
案例2 电动汽车电池包轻量化智能设计
项目挑战
电池包结构复杂，需同时满足冲击、挤压、耐久十余种工况，多参数人工优化工作量巨大。
落地应用成效
采用平台一体化链路，完成箱体参数化重构、多工况AI仿真、拓扑与参数联合优化；一套流程覆盖十项设计变量，在安全约束下最大化减重空间，提升整车续航表现。
案例3 碳纤维车身B柱铺层优化设计
项目挑战
碳纤维铺层角度、厚度组合繁多，传统试算成本高，难以平衡碰撞安全、NVH与轻量化。
落地应用成效
结合复合材料AI参数反求工具，自动迭代铺层序列、厚度参数；成品相较金属B柱减重62%，碰撞力学性能、噪声指标均满足整车设计标准，大幅减少物理试验次数。
五、核心价值
- 压缩整车研发周期: 静态工况仿真从分钟降至秒级，碰撞、冲压动态仿真效率提升60~100倍，车型多方案迭代周期显著缩短，助力产品快速抢占市场。
- 大幅缩短研发周期： 各类仿真由小时级压缩至秒级，批量方案快速对比，新车迭代速度显著提升。
- 降低各项研发成本： 省去网格处理人工工时，减少算力投入、样机与模具反复试制开销。
- 优化跨岗位协同效率： 设计人员可自主快速校核性能，无需等待仿真排期，团队整体产出更高。
- 兼顾性能与轻量化：AI 自动多目标寻优，在满足安全标准前提下最大化零件减重效果。
- 沉淀企业数字化研发资产： 固化建模、仿真、优化流程，避免核心技术随人员流失
结语
从零部件到整车，从几何建模到多物理场仿真，本套 AI 智能设计仿真一体化方案，真正实现数据驱动的汽车研发范式革新。 诚邀整车、零部件、新材料企业深度合作，共建 AI 驱动下一代轻量化、高效率研发体系！
如果您想进一步了解云境智仿的产品和服务，不用犹豫，请随时联系我们。
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